30일 동안 모든 일에 AI 써본 후기 (솔직 리뷰)

9 분 읽기 작성자: FindSkill Team

30일 동안 할 수 있는 모든 일에 AI를 써봤어요. 진짜 도움 된 것, 망한 것, 그리고 놀랐던 것들 솔직 후기.

목차

궁금증이 생겼습니다.

요즘 AI가 “일을 바꾸고 있다”, “생산성을 10배 높인다”는 이야기가 무성합니다. 인터넷을 뒤져보면 ChatGPT 하나로 팀을 통째로 대체했다는 이야기들도 넘쳐나죠. 그래서 저도 실제로 한 번 테스트해 보기로 했습니다. 30일 동안 가능한 모든 일에 AI를 활용해 보려고요. 이메일 하나, 문서 하나, 창의적인 작업, 결정 하나, 미팅 준비물 하나 — AI가 도움이 될 수 있는 일이라면 모두 도전해 보았습니다. 그리고 실제로 어떤 일이 벌어졌는지 공유해 드릴게요.

The Rules

결과부터 말씀드리기 전에, 제가 지켰던 규칙을 먼저 정리해 볼게요.

  1. 무조건 AI 먼저 시도하기. 수동으로 작업하기 전, 반드시 AI로 시도해 봐야 합니다.
  2. 모든 것을 기록하기. 소비한 시간, 결과물의 품질, 최종적으로 AI 결과를 채택했는지 여부까지 체크합니다.
  3. 솔직하게 평가하기. AI가 일을 더 어렵게 만들거나 느리게 했다면, 그 부분도 그대로 기록합니다.
  4. 실제 업무에 적용하기. 장난감 예제는 배제합니다. 진짜 이메일, 진짜 프로젝트, 진짜 결정을 대상으로 합니다.

주로 Claude와 ChatGPT를 사용했으며, 작업 성격에 따라 상황에 맞게 전환했습니다. 라이브러리의 다양한 스킬도 활용했어요. (일종의 광고일 수 있지만, 정말 유용해서 쓴 거예요.) 이제 주별로 차근차근 살펴보겠습니다.

Week 1: The Honeymoon Phase

Tasks attempted with AI: 47 Tasks where AI helped: 38 Tasks where AI made things worse: 3 Time saved estimate: ~4 hours

What Worked Immediately

이메일 초안 작성 — 가장 확실한 승자였어요. 머릿속으로 떠오르는 대로 대충 적어서 Claude에 붙여넣으면, 몇 초 만에 깔끔한 버전이 돌아오더군요. 하루 평균 20~30통의 이메일을 보내는데, 초안 작성 시간이 최소 60%는 줄었습니다.

미팅 준비 — 미팅 전 관련 인물이나 회사 배경을 붙여넣고, 논의할 항목, 상대방이 물을 만한 질문, 미리 확인해야 할 내용을 요청했어요. 생각보다 훨씬 유용하더라고요.

긴 문서 요약 — 40페이지짜리 계약서를 검토해야 했는데, AI에게 핵심 조항을 요약하고 특이 사항을 체크해 달라고 했어요. 제가 놓쳤을 법한 두 가지, 이상한 지식재산권(IP) 조항까지 잡아냈습니다.

What Didn’t Work

소셜 미디어 게시글 작성 — 결과물이 너무 평범하고 가식적이었어요. 처음부터 내가 직접 쓰는 게 편집하는 시간보다 훨씬 빨랐습니다.

창의적 브레인스토밍 — 제품 아이디어 이름을 물어보니, 나온 제안은 지루하거나(“TaskFlow,” “WorkHub”) 과도하게 노력한 느낌(“SynergiMax”)이더군요. 도움은 안 됐어요.

나만의 개성이 필요한 작업 — AI는 제가 어떻게 말하는지 모르죠. 초안을 받으면 개선을 위해 꽤 많은 편집이 필요했습니다.

Week 1 Verdict

생산성 향상은 분명했지만 특정 영역에 집중되어 있었습니다. AI는 구조화된 작업(이메일, 요약, 준비)에는 탁월했지만, 창의성이나 나만의 스타일이 필요한 작업에는 약점을 보였습니다.

Week 2: Finding the Edges

Tasks attempted with AI: 52 Tasks where AI helped: 41 Tasks where AI made things worse: 5 Time saved estimate: ~5 hours

New Discoveries

코드 디버깅 — 개발자는 아니지만 작은 사이트를 운영하다 보니, 에러가 났을 때 Claude에 에러 메시지를 붙여넣으면 설명과 해결책을 바로 얻더군요. Stack Overflow에서 헤매는 시간을 정말 아껴줬습니다.

새로운 개념 학습 — 프로젝트에 필요한 유닛 경제(Unit Economics)를 이해해야 했는데, 여러 기사를 읽는 대신 AI에게 “전문가는 아니지만 논리적으로 이해할 수 있게 SaaS 사례를 들어 설명해 달라”고 요청했어요. 2시간이 걸릴 것을 10분 만에 끝냈습니다.

내 글 다듬기 — 초안 작성은 아직 서툴지만, 다듬기 작업은 괜찮았어요. 일단 쓰고 “의미는 유지하면서 30% 줄여줘”라고 요청하면, 잘라내는 부분이 거의 항상 적중하더군요.

Failures

미묘한 뉘앙스가 필요한 작업 — 팀원에게 전달해야 할 민감한 메시지를 만들어 달라고 요청했어요. 기술적으로는 정확했지만 정서적으로 공감 가는 톤이 아니었습니다. 결국 다 다시 썼습니다.

사실 확인 — AI가 자신 있게 어떤 회사의 설립 연도를 2018년이라고 했어요. 실제로는 2015년이었습니다. 사실 부분은 무조건 확인해야 한다는 교훈을 얻었습니다.

복잡한 분석 — 제가 잘 아는 시장의 경쟁사 분석을 요청했는데, 결과물이 표피적인 수준에 핵심 플레이어를 놓쳤습니다. AI에게는 인사이더 정보가 없죠.

Week 2 Verdict

AI가 어떤 부분에 약한지(블라인드 스팟)를 조금씩 파악하기 시작했어요. ‘일반 지식’ 관련 작업에는 훌륭하지만, 깊은 전문성이나 감정적 지능이 필요한 작업에는 신뢰하기 어렵다는 점을 깨달았습니다.

Week 3: Building Systems

Tasks attempted with AI: 61 Tasks where AI helped: 52 Tasks where AI made things worse: 2 Time saved estimate: ~7 hours

The Breakthrough

비슷한 작업마다 매번 프롬프트를 새로 쓰는 게 시간 낭비라는 걸 깨달았습니다. 그래서 시스템(워크플로우)을 구축했어요:

변수 적용 이메일 템플릿 — 이메일 유형(인사, 후속, 제안)마다 프롬프트를 만들어 뒀습니다. 이제 빈칸만 채우면 끝입니다.

표준 미팅 준비 문서 — 미팅 전마다 동일한 프롬프트를 사용합니다. 배경, 논의할 항목, 리스크, 질문 사항. 바로 실행할 수 있도록 단축키로 저장해 뒀어요.

콘텐츠 개요 생성기 — 글을 쓸 때마다 구조부터 잡아주는 프롬프트를 준비했습니다. 저는 내용만 채우면 됩니다.

상황이 완전히 달라졌습니다. 매번 프롬프트를 다듬지 않고 미리 만들어 둔 것을 불러쓰니 속도가 훨씬 빨라졌어요.

Unexpected Wins

식단 계획 — AI에 식습관과 선호도를 알려주고 일주일 저녁 메뉴를 요청했더니, 간단하지만 완벽하게 작동했습니다. 왜 earlier 생각하지 못했을까요.

여행 계획 — “[도시] 기반 3일 일정 짜줘. [관심사] 위주로. 관광객지와 현지인 장소는 반반 섞고 식당도 포함해.” 대부분 여행 블로그보다 훨씬 낫더군요.

의사결정 프레임워크 — 고민이 생기면 AI가 의사결정 행렬을 차근차근 따라가게 도와줍니다. 직접 틀을 만들 필요 없이, 명확한 방향을 잡아줍니다.

What I Stopped Using AI For

창의적 글쓰기 — 아예 포기했습니다. AI의 창의적 산출물은 그나마 나은 수준일 뿐이고, AI 냄새를 없애고 다듬는 게 제가 직접 쓰는 것보다 더 오래 걸립니다.

기밀 정보 — AI에 붙여넣는 내용에 더 신중해졌습니다. 과잉 공포는 아니지만, 최소한의 배려는 필요하죠.

Week 3 Verdict

핵심은 ‘시스템’이었습니다. 매번 처음부터 시작하는 대신 반복 가능한 워크플로우를 만들었을 때 AI의 가치는 훨씬 커집니다.

Week 4: The New Normal

Tasks attempted with AI: 58 Tasks where AI helped: 51 Tasks where AI made things worse: 1 Time saved estimate: ~6 hours

Final Observations

4주차쯤 되니 AI 활용이 습관처럼 자리 잡았습니다. “이걸 AI로 해야 하나?” 고민하지 않고, 특정 작업 유형은 무조건 활용하게 되더군요.

Tasks I now always use AI for:

  • 이메일 초안 작성 및 다듬기
  • 긴 콘텐츠 요약
  • 미팅 준비 및 후속 조치
  • 이해 안 가는 개념 설명 요청
  • 초기 조사 (사실 확인 절차 포함)
  • 데이터 포맷팅 및 정리
  • 내 글의 첫 번째 다듬기

Tasks I learned AI can’t help with:

  • 나만의 개성이나 톤앤매너가 필요한 작업
  • 독창성이 중요한 창의적 작업
  • 민감한 대인관계 소통
  • 제가 AI보다 더 잘 아는 분야의 심층 분석
  • 최신/특정 사실이 필요한 작업

The Final Numbers

Total tasks attempted with AI: 218 Tasks where AI meaningfully helped: 182 (83%) Tasks where AI made things worse: 11 (5%) Tasks where AI was neutral: 25 (12%)

Estimated time saved: ~22 hours over 30 days That’s roughly 45 minutes per day.

과장이 담화된 “생산성 10배” 같은 말은 아니었지만, 분명히 의미 있는 결과였습니다. 하루 45분은 일 년으로 환산하면 약 275시간입니다. 이 시간은 결국 사람이어야만 할 수 있는 일에 쓸 수 있는 여유가 되었어요.

The Honest Assessment

AI is great for:

  • 구조화된 산출물 — 이메일, 요약, 개요, 템플릿
  • 설명하기 — 대부분의 개념은 구글링보다 낫습니다
  • 정형 콘텐츠의 초안 — 하얀 페이지와 마주하는 부담을 덜어줍니다
  • 정보 처리 — 읽기, 추출, 재포맷팅
  • 학습 — 추가 질문을 던지면 즉각적인 설명을 받을 수 있습니다

AI is mediocre for:

  • 창의적 작업 — 본질적으로 차용과 조합의 반복입니다
  • 개인화된 작업 — 내 톤, 상황, 인간관계를 알 수 없죠
  • 내가 잘 아는 분야의 분석 — 허점을 바로 눈치챌 수 있습니다
  • 최신 정보 — 지식 제한과 환각(Hallucination)은 현실입니다

AI is bad for:

  • 생각의 대체 — 결정을 보조할 수는 있지만 대신할 수는 없습니다
  • 감정/민감한 소통 — 기술적으로는 정확할 수 있지만, 인간적으로는 맞지 않을 수 있습니다
  • 검증이 필요한 모든 것 — 사실은 항상 확인해야 합니다

What Stuck (The Keepers)

30일을 보내고 나니, 제 워크플로우에 영구히 자리 잡은 AI 활용법은 다음과 같습니다.

Use CaseSkill/PromptFrequency
Email polishingProfessional Email WriterDaily
Document summaryExecutive Summary Generator3-4x/week
Meeting prepCustom promptBefore every meeting
Concept learningAI TutorWeekly
Writing editingCustom “make shorter” promptEvery time I write
Decision frameworksDecision Matrix CreatorMonthly

이 도구들은 이제 제가 일하는 방식의 일부가 되었습니다. 혁명적이진 않지만, 꾸준히 유용하게 쓰이고 있죠.

What I’d Tell Myself Before Starting

만약 1일로 돌아갈 수 있다면, 다음과 같은 조언을 해주고 싶어요:

  1. 이메일부터 시작하세요. 가장 쉽게 성과를 낼 수 있고 결과도 바로 눈에 띕니다.

  2. 습관이 아닌 프롬프트를 쌓으세요. “프롬프트 엔지니어링을 배워야지”라고 부담 갖지 마세요. 잘 작동하는 프롬프트는 저장해두고 반복해서 쓰면 됩니다.

  3. AI는 초안 작가, 당신은 편집자. 절대 읽지도 않고 AI 결과를 보내거나 공개하지 마세요. 평상심 유지가 가장 중요합니다.

  4. 사실은 꼭 확인하세요. AI는 틀려도 자신감 있게 말합니다. 중요한 정보는 무조건 검증하세요.

  5. AI는 도구일 뿐, 대체재가 아닙니다. AI는 일의 지루한 부분을 처리할 뿐, 판단이 필요한 부분은 대신해 주지 못합니다.

  6. 아낀 시간이 복리로 쌓입니다. 이메일 하나에 5분이 아깝게 느껴질 수 있지만, 하루 10통에 1년이면 어마어마한 시간입니다.

Try Your Own Experiment

굳이 30일까지 할 필요는 없습니다. 1주일부터 시작해 보세요:

  • 보내는 모든 이메일에 AI 활용하기
  • 긴 문서 하나 요약해 보기
  • AI 도움으로 미팅 하나 준비해 보기
  • 오랫동안 궁금했던 개념을 AI에게 설명해 달라고 해 보기

어떤 게 잘 맞고 어떤 게 아닌지 기록해 보세요. 자신만의 ‘Keepers’ 목록을 만들어 가는 거죠.

목표는 모든 일에 AI를 쓰는 게 아닙니다. 내 일에서 AI가 정말 어디에 도움이 되는지 찾아내는 거예요.

The Skills I Used Most

30일 동안 가장 많이 사용한 스킬은 다음과 같습니다:

처음 시작하신다면 이 다섯 가지만 알아도 대부분의 사용 사례를 커버할 수 있습니다.

자신만의 실험을 시작해 볼까요? 모든 스킬 보기를 둘러보거나, 핵심만 담은 게으른 사람을 위한 가이드로 시작해 보세요.

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